金融におけるAI：金融サービスを再定義する両刃の剣

今日、誰もがArtificial Intelligence（AI）とそのほぼすべての側面、包括して金融を革命させる可能性について話している。実際、AI市場は驚くほど成長しており、2024年には184億ドルを超え、2023年よりも50億ドル増加した。また、この成長は続き、2030年までに826億ドルを超えることが予測されている。

しかし、これは一面的な話である。他方では、研究はAIの実装、特に金融における問題を示唆している。2024年、プライバシーと個人データ保護、アルゴリズムの偏り、透明性の倫理に関する問題に直面することになる。社会経済的な側面では、潜在的な雇用喪失の問題も議題に上がっている。

 AIに関連するすべてが問題であるということだろうか。金融におけるAIの普遍的な実装のための実際的な課題と、解決しなければならない落とし穴について考えてみよう。

大量のAI統合のための実際的な課題

最初の目標は、人間の意識レベルの人工知能、つまり強いAI、またはArtificial General Intelligence（AGI）を作成することだった。しかし、まだこの目標に到達していない。さらに、まだ5〜7年はかかることが予測されている。

主な問題は、現在のAIの期待が大きく過大評価されていることである。今日の技術は印象的だが、特定の分野での個別のタスクを解決する狭い、専門化されたAIシステムにすぎない。自我認識はなく、人間のように考えられず、能力も限られている。したがって、AIの拡大は、AIの普及の課題となる。AIは大規模に使用されるほど価値があるが、企業はまだAIをすべてのプロセスに効果的に統合する方法を学ぶ必要があり、調整およびカスタマイズできるようにする必要がある。

さらに、多くの人が考えるように、データプライバシーはAIの主な問題ではない。私たちは、データが長い間機密でない世界に住んでいる。誰かがあなたについての情報を得ようとしている場合、AIの助けを借りずにできる。AIの統合の実際的な課題は、AIが誤用され、責任を持って、望ましくない結果をもたらさないようにすることである。

AIの使用の倫理は、AIが大量に普及する前に解決しなければならない別の問題である。

既存のシステムにおける主な問題は検閲である。ニューラルネットワークが爆弾のレシピを共有することを禁止し、政治的正しさの観点から検閲する線をどこに引くのか。特に、「悪い人」は制限なしでネットワークにアクセスできるのに対し、我々は制限付きのネットワークを使用することで自分自身を足元に撃っているのではないか。

しかし、中心的な倫理的なジレンマは、長期的な目標の問題である。強いAIを作成したとき、我々は、合理的なシステムを使用してルーチンタスクを実行し、それを奴隷のようなものに変えることができるのかという疑問に直面する。これは、サイエンスフィクションでよく議論される話題であり、将来の数十年で現実の問題となる可能性がある。

企業が無шовなAI統合のために何をするべきか

実際、AIの問題を解決する責任は、AIを統合する企業ではなく、開発する企業にある。技術は利用可能になると自然に導入される。何か特別なことをする必要はない。このプロセスは自然なものである。

人工知能は、コミュニケーションを人間に代わって行うことができる狭いニッチでうまく機能する。はい、これは何人かには面倒だが、時間の経過とともにこのプロセスはよりアクセスしやすくなり、より快適になる。ある日、AIは最終的に人間のコミュニケーションスタイルに合わせて調整され、より役立つものになるだろう。この技術は、顧客サービスにますます関与することになる。

AIは、多様な情報を処理する必要があるプレアナリティックでも効果的である。これは特に金融において重要である。分析担当部門は、創造性のないが重要な作業に従事してきた。現在、分析のためにAIを導入しようとしているが、この分野の効率性が向上している。ウォール街では、AIソフトウェアが分析担当者の仕事をはるかに迅速に、かつ安価に実行できるため、この職種が消滅するという見方もある。

無шовなAI統合を達成するには、企業は技術の導入を超えた戦略的なアプローチをとる必要がある。彼らは、AIツールについての従業員の教育、適応性の文化の育成に重点を置く必要がある。このように、ルーチンタスクの負担を軽減するすべてのことについて進化し続ける。AIの導入が企業に競争上の優位性をもたらす限り、企業は利用可能になる新しい技術を導入し続けるだろう。

鍵は、AIの効率性と課題のバランスをとることにある。

金融を革命させるAIの可能性

AIは、より伝統的なアプローチや他の方法で、金融市場で長い間使用されてきた。例えば、数年前、高頻度取引（HFT）というトピックが特に重要になった。ここでは、AIとニューラルネットワークが、迅速な取引に重要なマーケットのミクロ構造を予測するために使用される。この分野でのAIの開発の可能性はかなり大きい。

ポートフォリオ管理については、クラシックな数学と統計が最もよく使用され、AIの必要性はあまりない。しかし、AIは、量的および体系的な方法で最適なポートフォリオを構築するために使用することができる。したがって、ポートフォリオ管理におけるAIの普及度は低いが、開発の機会はある。技術は、コールセンターおよび顧客サービスで働く必要な人の数を大幅に削減でき、ブローカーや銀行では、小売顧客とのやり取りが重要な役割を果たすため、これは特に重要である。

さらに、AIはジュニアレベルのアナリストのタスクを実行でき、特に幅広い商品を扱う企業では。例えば、さまざまなセクターまたは製品で働くアナリストが必要かもしれないが、データの予備的な収集と処理をAIに任せることができ、分析の最終部分だけを専門家に任せることができる。言語モデルはこの場合に有利である。

しかし、この市場におけるAIの多くの機能はすでに使用されており、わずかな改善だけが必要である。将来、Artificial General Intelligence（AGI）が現れたとき、すべての業界、包括して金融を含む、グローバルな変革が起こる可能性がある。しかし、この出来事は数年以内に起こる可能性があり、その開発は上記で述べた倫理的な問題やその他の問題を解決することによって行われることになる。ments still need to be made. In the future, when artificial general intelligence (AGI) appears, there may be a global transformation of all industries, including finance. However, this event may happen only in a few years, and its development will depend on solving the ethical issues and other problems mentioned above。